Seulement 16 % des entreprises définissent et assurent le suivi de la valeur que génère la CX. AI et RPA peuvent les aider. A condition de passer à l’action…

Le Global Customer Experience Benchmarking 2020 de NTT Ltd. est sans appel : seulement 10 % des entreprises déclarent que leurs clients sont pleinement satisfaits de leur expérience avec la marque. Le taux de satisfaction en matière d’expériences AI et robotisées est plus bas encore…

En matière de CX (Customer eXperience), les entreprises sont plutôt lentes à la détente. 59 % n’ont mis en place aucun processus formel afin d’utiliser réellement ces données. Et 14 % ne collectent même aucun feedback. Seulement 16 % définissent et assurent le suivi de la valeur que génère la CX. Moins d’un tiers d’entre elles (28 %) peuvent établir des relations entre les données venant de différents canaux. Les autres continuent de travailler ‘à l’aveugle’, sans vision complète de l’écosystème client.

En même temps, les attentes des clients n’ont jamais été aussi élevées, estime Rob Allman, Premier Vice-President, Customer Experience, NTT Ltd. «Les entreprises ne peuvent plus se permettre d’échouer en matière de CX. En écoutant la voix du client, en intégrant les données, quels que soient les systèmes, et en utilisant de nouvelles technologies telles que l’AI et l’automatisation, elles ont une chance unique de se ménager un avantage concurrentiel.» 

Créer une expérience client plus pertinente grâce à l’analyse de données

Aujourd’hui, seulement 2 % des utilisateurs d’AI et de robotisation déclarent que les clients jugent leur expérience à ce point positive qu’ils recommanderaient la marque. Voilà qui illustre le fossé existant entre les technologies émergentes et les taux de satisfaction. Voilà qui indique également que les entreprises doivent développer une stratégie intelligente qui fonde l’AI sur des données optimales. Les entreprises doivent découvrir comment elles peuvent combler le fossé entre gestion des données et intégration.

Dans l’état actuel des choses, seulement la moitié des besoins en collecte de données (41 %) sont définis et alignés sur les résultats opérationnels désirés. 26 % des entreprises disposent d’une équipe à part entière qui gère la totalité du ‘lac de données’ de la société. En fait, 18 % n’ont absolument aucune stratégie de gestion des données. 54 % de toutes les équipes étudient et se forment à la manière dont elles peuvent utiliser les données disponibles. Et 34 % ne disposent pas des compétences ou des ressources en gestion de données nécessaires pour pouvoir le faire.

Un nombre croissant d’entreprises évolue vers une utilisation de données intelligentes afin de piloter leurs décisions en matière de CX. Mais cette transformation a souvent pour effet de les submerger. La moitié des sociétés confirment que l’analyse de données et la gestion des données figurent parmi les trois principales priorités pointées par leur équipe CX. On s’attend à ce que l’analytique (54 %) devienne le principal facteur pour la transformation des activités CX au cours des cinq prochaines années. Il sera suivi de près par l’AI (49 %), l’intégration de technologies (43 %) et la personnalisation du service (44 %).

Les défis de la structure organisationnelle de l’entreprise

La majorité des sociétés (78 %) estiment que les activités des clients seront positivement influencées par l’AI et la RPA. Des solutions robotisées basées sur des règles ont pour l’instant et auront à court terme la préférence, l’AI étant la priorité absolue pendant une période de cinq ans.

La très grande majorité des entreprises (78 %) pensent par ailleurs que les activités client seront positivement influencées à l’avenir par l’AI et la RPA, suivies par la sagacité commerciale et l’information client (53 %) et la gestion de l’espace de travail et de la productivité opérationnelle (51 %). L’implémentation de l’AI demeure toutefois difficile. En se projetant vers l’avenir, les entreprises doivent trouver une solution à la pénurie actuelle de compétences qui les touche à tous les niveaux, une chose qui est actuellement perçue comme un défi par plus de la moitié des sociétés (57%).

«L’AI doit travailler avec la voix du client, avec des données qui sont collectées par des outils d’écoute sociale évolués. Ces données doivent également être collectées à partir de la chaîne de valeurs. Pour ce faire, conclut Rob Allman, il est nécessaire de recourir au Design Thinking et à une démarche orientée écosystème.»